Aprendizado profundo prevê doença de Parkinson prevalente e incidente a partir de imagens de fundo de olho do Biobank do Reino Unido

                   

13 February 2024 - Deep learning predicts prevalent and incident Parkinson’s disease from UK Biobank fundus imaging.

“Grande passo” na pesquisa do Parkinson com o anúncio de uma nova estrutura de estadiamento

25 de janeiro de 2024 - Os principais cientistas e organizações de pacientes trabalharam juntos para lançar uma estrutura de pesquisa para definir e estadiar o Parkinson com base na biologia, em vez de nos sintomas clínicos. O impacto deste quadro poderá acelerar a investigação, melhorar o desenvolvimento de novos medicamentos e ajudar a diagnosticar a doença de Parkinson antes que surjam sintomas físicos.

Um grupo de trabalho internacional de especialistas em Parkinson e organizações de pacientes propôs um novo quadro de investigação significativo que – pela primeira vez – classifica a doença de Parkinson e a define com base na sua biologia subjacente.

Esta nova estrutura foi publicada num artigo na edição de janeiro da The Lancet, depois de ter sido desenvolvida pelo Critical Path for Parkinson's Consortium (CPP), que foi fundado pelo Critical Path Institute e pela Parkinson's UK, com a colaboração de organizações como The Michael Fundação J Fox e Parkinson's Europe.

Qual é o novo quadro de Parkinson?

A nova proposta descreve como dois testes médicos poderiam ser usados ​​para acelerar a investigação, identificando com maior precisão a doença de Parkinson em ensaios clínicos. Os dois testes são:

- um novo teste que pode identificar uma proteína chamada alfa-sinucleína (que o Parkinson faz com que se aglomere, danificando o cérebro) no líquido espinhal obtido através de uma punção lombar – tornando este teste o primeiro indicador conhecido da doença de Parkinson

- uma tomografia cerebral chamada DaTSCAN que pode dizer se há falta de uma substância química chamada dopamina no cérebro, outro sinal crucial do Parkinson

É importante ressaltar que ambos os testes podem ajudar a identificar o Parkinson nas pessoas, mesmo antes do surgimento dos sintomas, o que a Fundação Michael J Fox descreve como uma “mudança de paradigma após quase dois séculos de dependência de sintomas externos, principalmente baseados em movimentos”, para detectar a doença.

Esta nova estrutura biológica para o Parkinson pode então ser usada em um sistema de estadiamento da doença que leva em conta o risco, o diagnóstico e o comprometimento funcional do Parkinson, variando de leve a grave. O “estágio” de Parkinson de uma pessoa é baseado em uma combinação de seus fatores de risco genéticos e nos resultados dos dois testes acima (ou seja, a presença de alfa-sinucleína no líquido espinhal e níveis esgotados de dopamina no cérebro).

Acelerando a pesquisa

Embora este novo sistema de estadiamento ainda não esteja sendo usado para o tratamento do Parkinson, a estrutura ajudará nos ensaios clínicos. Claire Bale, do Parkinson UK, explica como :

“Um enorme desafio para os ensaios clínicos de Parkinson é que a doença é atualmente diagnosticada e monitorizada com base em sintomas que podem variar de pessoa para pessoa e de hora para hora.

Para que os ensaios sejam bem-sucedidos, é importante que sejam identificadas as pessoas certas para participar e que possamos avaliar se o tratamento tem os efeitos desejados.

Ter testes que possam nos dizer o que está acontecendo dentro do cérebro tem o potencial de revolucionar os ensaios clínicos. Eles nos permitirão selecionar as pessoas certas e avaliar melhor o potencial do tratamento sob investigação”.

Ser capaz de iniciar ensaios clínicos em pessoas com Parkinson que ainda nem apresentam sintomas físicos pode levar a terapias que previnam totalmente o aparecimento desses sintomas.

Apenas o começo

Esta nova estrutura é um marco emocionante para a doença de Parkinson, mas os membros do Critical Path for Parkinson's Consortium vêem-na como o ponto de partida num esforço contínuo para desenvolver o conhecimento científico que ajudará a identificar, tratar e, em última análise, curar a doença de Parkinson.

Peter DiBiaso, coautor do artigo e membro do Conselho de Pacientes da Fundação Michael J Fox, diz:

“Ainda é cedo, mas este quadro terá um impacto imediato em termos de como estamos a conceber protocolos clínicos e a otimizar a investigação que pode levar a melhores tratamentos que os pacientes aguardam. Sabemos que há muito trabalho a ser feito, mas este é o primeiro passo mais importante que a área pode dar em conjunto para avançar rapidamente em avanços para pacientes e familiares”.

O professor David Dexter, diretor de pesquisa do Parkinson's UK, diz

​​'Este quadro inicial é apenas o começo. Estes dois testes são um excelente começo, mas há muitos avanços interessantes acontecendo neste campo neste momento... O objetivo final é acelerar o desenvolvimento de novos tratamentos que possam transformar a vida das pessoas com esta doença.'

E, finalmente, Tanya Simuni, MD – autora principal do artigo de pesquisa e diretora do Centro de Distúrbios do Movimento da Doença de Parkinson da Universidade Northwestern – diz:

“A nossa esperança partilhada é que esta nova estrutura promova a inovação no desenvolvimento clínico, tornando os ensaios mais eficientes e agilizando a revisão regulamentar… O sucesso que o campo da doença de Alzheimer teve com a sua estrutura biológica fornece a inspiração e a motivação para alcançar prazos acelerados semelhantes na doença de Parkinson. Daqui a dez anos, esperamos olhar para trás e dizer que esta estrutura foi a chave que finalmente abriu a porta para tratamentos de próxima geração no Parkinson.”

Leia o artigo de pesquisa completo no The Lancet. Fonte: Parkinson Life.

Novo método de exame de imagem pode detectar Parkinson em estágio inicial

17/07/2022 - Hoje, o diagnóstico da doença de Parkinson em estágios iniciais é basicamente impossível. Ela é uma doença que progride e debilita o cérebro dos pacientes, eventualmente comprometendo a capacidade de locomoção e fala.

O diagnóstico consiste em um novo método de análise desenvolvido por Elior Drori, um estudante de doutorado de Mezer. Este método utiliza a ressonância magnética quantitativa para possibilitar a visualização de microestruturas dentro de uma porção profunda do cérebro, o corpo estriado, conhecido por se deteriorar durante o avanço da doença de Parkinson.

 A ressonância magnética quantitativa (qMRI) faz diversas imagens de ressonância magnética utilizando energias de excitação diferentes – como se uma mesma fotografia fosse tirada utilizando iluminações diferentes. Com isso, o exame de imagem é capaz de revelar mudanças estruturais no tecido de regiões distintas do corpo estriado.

 Antes do desenvolvimento deste método, este nível de análise das células cerebrais só era possível após a morte dos pacientes.

Assim, os pesquisadores foram capazes de demonstrar com o novo método que as alterações se associam a estágios iniciais da doença de Parkinson, e à disfunção de movimento que ela causa nos pacientes. A descoberta foi publicada nesta sexta-feira, na revista Science Advances. Fonte: Onjornal.

Ferramenta de aprendizado de máquina aumenta a precisão do diagnóstico na doença de Parkinson

Nova ferramenta usa menos poder de processamento em um período de tempo mais curto para fornecer resultados mais precisos

Jan. 11, 2022 - Um novo estudo está analisando uma ferramenta que revoluciona a coleta de dados digitais. A análise de recorrência topológica local (LoTRA - Local topological recurrence analysis) aplica abordagens de aprendizado de máquina para examinar dados de indivíduos que vivem com distúrbios do movimento, como a doença de Parkinson.

A ferramenta, projetada pela Cumming School of Medicine Optogenetics Core Facility e pesquisadores do CaPRI (Calgary Parkinson Research Initiative) é um modelo simples de aprendizado de máquina capaz de superar os modelos de aprendizado profundo na detecção da doença de Parkinson a partir de amostras de caligrafia digitalizada. Embora as técnicas de aprendizagem profunda tenham expandido as possibilidades de facilitar a integração de sistemas de apoio à decisão na medicina clínica, elas estão associadas à complexidade computacional adicional, à necessidade de grandes conjuntos de dados e podem ter um efeito ecológico surpreendente em termos de pegada de carbono.

O LoTRA melhora significativamente a eficiência computacional da análise de dados, diminuindo a necessidade potencial de grandes quantidades de poder de computação para processar dados. O LoTRA é baseado na ideia de que os dados têm “forma” e que padrões recorrentes incorporados nessa forma podem ser identificados. Esse novo método de análise de dados significa que os dados podem ser facilmente analisados ​​por dispositivos digitais portáteis/vestíveis simples, como um tablet, já que tecnologia e infraestrutura mais complexas podem não ser necessárias para o mesmo resultado.

"Isso representa um passo importante para tornar a análise de dados acessível", diz o autor principal Dr. Taylor Chomiak, PhD.

Especialmente para comunidades rurais, a capacidade de processar dados complexos de forma eficiente, onde pode haver infraestrutura e conectividade com a Internet limitadas, tem o potencial de ser um divisor de águas para a telessaúde.

Por meio do LoTRA, a equipe do CaPRI pode identificar "biomarcadores digitais" - padrões ocultos incorporados em dados digitais que, quando identificados, permitem decisões de diagnóstico habilitadas por IA mais explicáveis, bem como a capacidade de rastrear de forma não invasiva o progresso e a eficácia de intervenções administradas por médicos Os biomarcadores digitais também são altamente vantajosos devido à facilidade de integração de dispositivos de coleta de dados na vida diária, seus recursos de coleta de dados altamente quantitativos não invasivos e baixo custo.

Amostra do teste de caligrafia digitalizada

Uma amostra do teste de caligrafia digitalizada, indicando dados de nível de superfície e dados de pressão (profundidade). Os dados são do conjunto de dados em espiral da doença de Parkinson usando o conjunto de dados do tablet gráfico digitalizado.

Repositório de aprendizado de máquina da UC Irvine

No estudo, publicado na revista Nature's Parkinson's npj Parkinson's Disease, a equipe usou dados coletados anteriormente de um teste simples de caligrafia. Com base nos biomarcadores digitais no conjunto de dados, eles conseguiram prever com precisão a presença da doença de Parkinson por meio de análise assistida por computador, tudo a partir de um exame de um único teste de desenho espiral manuscrito digitalizado. Ao contrário dos testes tradicionais de escrita em papel e lápis, os testes digitais podem permitir que mais informações sejam capturadas, como pressão de escrita, além das coordenadas x-y que podem ser usadas para ajudar a identificar formas de dados exclusivas.

As técnicas de aprendizado profundo geralmente exigem grandes quantidades de pontos de dados para fornecer resultados precisos; graças à identificação de biomarcadores digitais via LoTRA, agora podemos tirar as mesmas conclusões com menos dados, em menos tempo e com menor custo.

“Com uma ferramenta como a nossa, recebemos não apenas dados suficientes, mas também dados de alta qualidade”, diz o pesquisador Dr. Tamás Füzesi, PhD. “A ferramenta nos permite fazer melhorias na interpretação dos dados sem precisar fazer melhorias nos métodos de coleta de dados.”

Os resultados deste estudo estão lançando as bases para uma nova geração de análise assistida por IA e aprendizado de máquina, que levará a menos testes necessários para resultados iguais ou mais precisos. Isso levará a um diagnóstico mais eficiente e intervenções de tratamento mais precisas para os indivíduos que vivem com a doença de Parkison. A ferramenta também se mostra promissora para uso na análise de outros distúrbios e conjuntos de dados. Original em inglês, tradução Google, revisão Hugo. Fonte: Ucalgary.

Software de análise facial ajuda a examinar a doença de Parkinson

January 6, 2022 - Artigo Resumido

Um novo estudo mostra que o software de análise facial pode distinguir pessoas com doença de Parkinson (DP) de controles saudáveis ​​com mais de 95% de precisão, trabalhando apenas com três vídeos curtos de indivíduos demonstrando surpresa, nojo e sorrindo. O software faz parte de um conjunto de ferramentas para análise remota de DP, incluindo análise de vídeo de tarefas motoras e análise de áudio da fala.

O software faz parte de um conjunto de ferramentas para análise remota de DP, incluindo análise de vídeo de tarefas motoras e análise de áudio da fala.

Talvez a ferramenta mais importante no kit de ferramentas do neurologista seja um agudo poder de observação: a habilidade de sentir um leve enfraquecimento da pegada, uma pequena assimetria no balanço dos braços, uma sutil diminuição na velocidade do toque do dedo. Essas observações são a chave para o diagnóstico clínico precoce, especialmente em doenças sem biomarcadores validados, como a doença de Parkinson (DP).

Mas mesmo em um país abastado como os Estados Unidos, existem dezenas de milhares, talvez centenas de milhares, de pessoas em risco ou nos estágios iniciais de DP sem acesso imediato a um neurologista; em todo o mundo, a lacuna entre a necessidade e o acesso é muito maior.

Ferramentas de triagem assistida por computador têm o potencial de preencher parcialmente essa lacuna, de acordo com Ehsan Hoque, PhD, professor associado de ciência da computação na Universidade de Rochester, em Nova York, e coautor de um novo estudo que mostra que o software de análise facial pode distinguir pessoas com DP de controles saudáveis ​​com melhor que 95 por cento de precisão, trabalhando apenas com três vídeos curtos de indivíduos demonstrando surpresa, nojo e sorrindo. O software faz parte de um conjunto de ferramentas para análise remota de DP, incluindo análise de vídeo de tarefas motoras e análise de áudio da fala.

“Queremos habilitar o rastreamento que está disponível a qualquer hora e em qualquer lugar, para que qualquer pessoa em qualquer parte do mundo possa acessar um site, realizar um subconjunto das tarefas da United Parkinson's Disease Rating Scale e imediatamente obter uma referência se seus resultados indicarem uma alta probabilidade de DP”, disse o Dr. Hoque.

Ele faz a triagem, não diagnostica.

O software não fornece um diagnóstico, enfatizou o Dr. Hoque. “Não usamos a palavra ‘diagnóstico’- essa é uma expectativa muito forte. Estamos rastreando pacientes. Não há como garantir que o algoritmo será 100 por cento preciso. Alguns erros são prováveis.”

Mas é claro que os neurologistas humanos também cometem erros, observou ele, acrescentando que as estimativas de diagnósticos incorretos de DP variam de 10 a 30 por cento, com tremor essencial e síndromes atípicas de Parkinson no topo da lista.

A hipomimia - expressão facial reduzida - é uma característica da DP e, em muitos pacientes, pode ser observada no início da doença. O software de análise de movimento que Hoque e sua equipe desenvolveram pode detectar até mesmo as expressões mais minuciosas de hipomimia, disse ele. “Podemos quantificar esses movimentos, que podem ser invisíveis ao olho humano, e compará-los a quem não tem o Parkinson. O algoritmo do computador pode detectar diferenças sutis que um neurologista pode não ver.”

E, ao contrário das primeiras formas de tecnologia de captura de movimento, que dependiam da aplicação de pontos reflexivos na pele e do rastreamento de seus movimentos, “a tecnologia avançou tanto que agora não temos necessidade disso”, disse Hoque. Uma simples webcam ou smartphone, mesmo com pouca luz, fornece todas as informações de que o sistema precisa.

"Este é um estudo realmente empolgante e tem algumas aplicações importantes, incluindo talvez, com desenvolvimento posterior, a capacidade de ajudar médicos menos experientes a distinguir a DP de outras síndromes parkinsonianas.” - DR. DEANNA SAYLOR

Detalhes do estudo

No estudo, publicado no jornal afiliado à Nature npj Digital Medicine em setembro, os pesquisadores carregaram e analisaram vídeos de 61 indivíduos com DP e 543 controles correspondentes. Os participantes foram convidados a fazer três expressões faciais - surpresa, desgosto e sorriso - com um retorno a um rosto neutro entre cada uma. O programa analisou a variação, ou grau de mudança de neutro, no movimento de várias "unidades de ação facial" individuais, como "levantador de bochecha" ou "puxador de canto de lábio", que se correlacionam com pequenos conjuntos de movimentos musculares individuais, e quais mostraram estar consistentemente envolvidos nas expressões evocadas. O aumento da bochecha, por exemplo, envolve a contração do orbicularis oculi e da pars orbitalis.

“Nossa análise mostrou que os indivíduos com DP têm menos movimentos musculares faciais do que aqueles sem DP, disse Hoque, com menos variação em quase todas as unidades de ação facial envolvidas em cada uma das três expressões.

“Descobrimos que a expressão mais importante para predição era o sorriso”, o que corrobora estudos anteriores sobre hipomimia em DP, disse ele.

Essa descoberta é particularmente emocionante, acrescentou o Dr. Hoque, porque há 93 milhões de novas selfies tiradas e enviadas todos os dias apenas pelo sistema Android, a maioria das quais envolve sorrir, potencialmente fornecendo (com as permissões apropriadas) um vasto banco de dados para triagem de toda a população.

“Queremos habilitar a triagem que está disponível a qualquer hora e em qualquer lugar, para que qualquer pessoa em qualquer parte do mundo possa acessar um site, realizar um subconjunto das tarefas da United Parkinson Disease Rating Scale e imediatamente obter uma referência se seus resultados indicarem uma alta probabilidade de DP. ”- DR. EHSAN HOQUE

Ao contrário dos testes genéticos, que são amplamente disponibilizados por empresas privadas sem receita, é improvável que o rastreamento da DP surja sem regulamentação e fora dos limites do sistema médico atual, observou o Dr. Hoque. O indivíduo que descobre que pode ter DP incipiente “precisa receber essa informação de uma forma que o capacite”, por meio da busca de encaminhamento para diagnóstico definitivo, por exemplo, afirmou.

Além da triagem, o conjunto de software analítico, uma vez totalmente validado, pode fornecer ao neurologista uma maneira de monitorar pacientes com DP remotamente, conforme sua doença progride ou novos medicamentos são introduzidos.

“Se o paciente tem DP, o sistema pode permitir que a United Parkinson's Disease Rating Scale seja realizada em casa, sem fazer uma visita à clínica”, disse o Dr. Hoque.

“Nos Estados Unidos, 40% das pessoas com mais de 65 anos que têm DP não podem ver um neurologista”, devido à distância, seguro ou imobilidade, disse Hoque. “Esta poderia ser uma forma de os neurologistas cuidarem de mais pacientes, devido ao tempo limitado de que dispõem, para reduzir as iniquidades em nosso sistema de saúde”.

Comentário de especialista
A avaliação remota de pacientes com DP é uma promessa para países com poucos recursos, disse Deanna Saylor, médica, professora assistente de neurologia na Universidade Johns Hopkins. “Este é um estudo realmente empolgante e tem algumas aplicações importantes, incluindo talvez, com mais desenvolvimento, a capacidade de ajudar médicos menos experientes a distinguir a DP de outras síndromes parkinsonianas.”

Enfrentar as desigualdades no sistema de saúde global é parte do que levou o Dr. Saylor à Zâmbia, no centro da África Austral, um país de 18 milhões de habitantes. Quando ela chegou, quatro anos atrás, não havia um único neurologista zambiano, e apenas quatro neurologistas ex-patriarcas americanos e europeus que prestavam atendimento neurológico ambulatorial um dia por semana. O Dr. Saylor começou a trabalhar em um hospital público na capital, Lusaka, com foco em internação e treinamento de médicos zambianos em pesquisa e tratamento clínico em neurologia.

Dado que não temos testes auxiliares, como DaTscans para confirmar o diagnóstico da doença de Parkinson em nosso meio, ela disse, este software de triagem poderia ser potencialmente reaproveitado como um teste clínico para fornecer dados de suporte adicionais para o diagnóstico da doença de Parkinson em nosso meio e fornecer feedback para os trainees sobre a probabilidade do diagnóstico de Parkinson que eles estão considerando.

No entanto, ela observou, a introdução de uma ferramenta de triagem para DP em um país extremamente mal atendido por neurologistas pode apenas levar o problema ainda mais longe. “Minha preocupação é que, se alguém fizer um exame positivo para um alto risco de doença de Parkinson, qual será o próximo passo? Para um clínico geral com um conhecimento muito limitado de neurologia, como eles irão lidar com o paciente?”

Ao mesmo tempo, disse Saylor, a tecnologia desempenhou um papel importante na expansão da capacidade neurológica de sua clínica. Seu centro está ligado a dois outros hospitais fora da capital, por meio dos quais ela e alguns colegas podem atender pacientes remotamente. Eles também desenvolveram uma clínica de teleneurologia básica usando principalmente chamadas telefônicas para fornecer cuidados aos pacientes de sua própria clínica quando ela estava fechada durante os surtos do COVID-19.

“Estamos começando a fazer experiências com a teleneurologia também como fórum de treinamento, para que possamos atender o paciente com um clínico geral na sala. Esse médico ajudará na avaliação e, em seguida, conversará conosco sobre o diagnóstico diferencial e o manejo do caso, aumentando assim suas habilidades neurológicas. É por isso que o treinamento é tão importante - não é apenas os pacientes que posso ver, mas os pacientes que eu treinei podem ver.”

“Este tipo de sistema [de rastreamento assistido por computador] pode ser muito útil para estudos epidemiológicos”, comentou Alberto J. Espay, MD, FAAN, professor de neurologia e presidente do Gardner Center for Parkinson's Disease da Universidade de Cincinnati, e ex- chefe da Força-Tarefa sobre Tecnologia da Sociedade Internacional de Parkinson e Distúrbios do Movimento. “Seria uma forma valiosa de compreender a prevalência da doença de Parkinson na população, mas talvez não para fins de recrutamento para o ensaio”, disse ele, já que a própria hipomimia pode ser uma característica de outros distúrbios parkinsonianos também.

Todo o conjunto de ferramentas desenvolvido pela equipe de Rochester também pode ser usado no consultório do neurologista geral, disse ele. “Isso pode ajudar a restringir o conjunto de testes que se consideraria fazer na clínica, e isso pode ser útil.”

No entanto, observou o Dr. Espay, a tecnologia, neste caso, está apenas ecoando o exame clínico, e seu resultado final tem as mesmas limitações. “Sabemos que nenhuma característica clínica da DP se correlaciona com qualquer anormalidade patológica específica”, disse ele. “Duas pessoas com os mesmos sintomas podem ter patologias diferentes e duas pessoas com a mesma patologia podem ter sintomas diferentes. Desta forma, a categoria clínica de “doença de Parkinson” é “uma criação artificial conveniente que ajuda nos esforços de classificação, mas não com tratamentos modificadores da doença, o próximo nível de esforço terapêutico”.

O Dr. Espay disse que uma promessa não realizada da tecnologia seria "questionar nossas crenças e investigar a biologia viva, não correlacionar com comportamentos ou confirmar o conto de fadas da doença de Parkinson que criamos há dois séculos, mas identificar os muitos expressões de Parkinson nas pessoas afetadas.” Original em inglês, tradução Google, revisão Hugo. Fonte: Neurology Today.

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Desvendando os segredos da substância negra para diagnosticar a doença de Parkinson

JUL 22, 2020 - A doença de Parkinson é uma condição devastadora pela qual neurônios em uma região específica do cérebro que controla o movimento perdem a funcionalidade ou morrem. Essa região do cérebro é conhecida como substantia nigra - que é latim para "substância negra", devido ao fato de conter uma alta concentração de neurônios dopaminérgicos contendo neuromelanina. Como conseqüência, aqueles que vivem com Parkinson sofrem de um conjunto de sintomas debilitantes que variam de tremores, rigidez e dificuldade em passar para fadiga crônica e dificuldades de memória. Os primeiros sinais da condição podem ser incrivelmente sutis e difíceis de detectar. Portanto, apesar de ser objeto de intensa pesquisa, ainda não existe um teste diagnóstico definitivo nem uma cura para o Parkinson.

Pesquisadores australianos da Universidade da Austrália do Sul estão desenvolvendo uma ferramenta simples de imagiologia neurológica, que permitirá aos médicos examinar mais de perto as áreas específicas do cérebro que são mais afetadas pelo Parkinson. Exames cerebrais como PET e SPECT são procedimentos de imagem padrão atualmente usados ​​em hospitais. A desvantagem desses testes de imagem é, no entanto, a necessidade de os pacientes serem injetados com marcadores radioativos.

"Os desafios significativos associados à fabricação de radiotracers e o alto custo limitam severamente o acesso dos pacientes a essa tecnologia na Austrália e em outros lugares", disse a professora Gabrielle Todd.

"Devido à falta de um teste de diagnóstico preciso e acessível para a doença de Parkinson, isso resulta em uma alta taxa de erros de diagnóstico".

Para complicar ainda mais, a interpretação das digitalizações pode ser subjetiva, fortemente influenciada pelo nível de conhecimento do médico que as observa, bem como pela qualidade das imagens. Isso não é tarefa fácil, especialmente considerando o enorme espectro de variação dentro das intrincadas características neuroanatômicas entre os indivíduos. Não é de surpreender que os médicos considerem um desafio decidir se a substância negra do paciente com suspeita de Parkinson pode ser considerada "normal".

A professora Todd e sua equipe estão trabalhando em uma ferramenta de imagem que elimina as suposições do diagnóstico de Parkinson, especialmente nos estágios iniciais. Essa plataforma usa exames de ressonância magnética como uma entrada (uma técnica segura e amplamente disponível que não requer a administração de substâncias radioativas) com o objetivo de ser adotada por hospitais em todos os lugares e não apenas em departamentos especializados. A equipe de pesquisa está próxima de estabelecer um método fácil de usar para medir e avaliar objetivamente a substância negra das imagens de ressonância magnética, que são comparadas a um banco de dados de dados normativos.

“Coletivamente, esperamos facilitar para os radiologistas o aprendizado e a interpretação dos achados anormais da substantia nigra por MRI e fornecer aos neurologistas mais certeza sobre o diagnóstico do paciente”, disse Todd. Original em inglês, tradução Google, revisão Hugo. Fonte: Labroots.

Detecção da doença de Parkinson a partir de 3T T1 ponderadas em ressonância magnética usando a rede neural 3D convolucional

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Crédito: UT Southwestern Medical Center

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